◎ 李 旭 潘家樂(lè) 陳海燕
基于聚類(lèi)分析的我國(guó)臨終關(guān)懷現(xiàn)狀的調(diào)研分析
◎李旭潘家樂(lè)陳海燕
我國(guó)老齡化社會(huì)快速來(lái)臨,臨終關(guān)懷已成為醫(yī)療、養(yǎng)老等民生領(lǐng)域增長(zhǎng)迅速的新需求。臨終關(guān)懷是當(dāng)代社會(huì)成熟與文明的標(biāo)志。所以臨終關(guān)懷體系在中國(guó)的改善、健全,并最終成為一種有中國(guó)特色的臨終關(guān)懷文明應(yīng)該得到極大的關(guān)注。于是,筆者所在團(tuán)隊(duì)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的媒介,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)調(diào)研,通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,了解我國(guó)臨終關(guān)懷發(fā)展的現(xiàn)狀。
臨終關(guān)懷是指對(duì)即將離世的患者和大齡老人進(jìn)行醫(yī)學(xué)治療或人文關(guān)懷,其中包括緩解身體的疼痛、使疾病的發(fā)展速度減慢和對(duì)患者進(jìn)行心理輔導(dǎo)等,使患者在離世前的身體和精神狀況保持穩(wěn)定,讓生命帶著尊嚴(yán)落幕。
臨終關(guān)懷僅在國(guó)內(nèi)一二線(xiàn)城市如北京、上海、南京、沈陽(yáng)等地陸續(xù)建立專(zhuān)門(mén)的臨終關(guān)懷機(jī)構(gòu)。本次調(diào)研的目的是通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)多個(gè)城市的臨終關(guān)懷發(fā)展情況的調(diào)查,了解并探究臨終關(guān)懷在中國(guó)的發(fā)展模式及其前景。醫(yī)護(hù)工作人員是臨終關(guān)懷理念的傳播者和踐行者,因此,我們主要以醫(yī)護(hù)工作人員為調(diào)研對(duì)象進(jìn)行調(diào)查研究,再將調(diào)研數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析軟件R進(jìn)行建模分析,應(yīng)用聚類(lèi)算法,將省市臨終關(guān)懷現(xiàn)狀進(jìn)行聚類(lèi)分析,以此探求我國(guó)臨終關(guān)懷現(xiàn)狀。
聚類(lèi)算法定義
聚類(lèi)分析(cluster analysis)是一種常用在大數(shù)據(jù)分析方面的統(tǒng)計(jì)方法,其目的是將相似的事物進(jìn)行分類(lèi)。常用的聚類(lèi)算法有層次聚類(lèi)法和k-means聚類(lèi)法。本次調(diào)研分析采取k-means聚類(lèi)算法對(duì)臨終關(guān)懷面向醫(yī)護(hù)工作者調(diào)研結(jié)果進(jìn)行聚類(lèi)分析。
k-means聚類(lèi)算法原理
算法實(shí)現(xiàn)
應(yīng)用kmeans算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)建模(見(jiàn)圖1):
通過(guò)聚類(lèi)分析,我們可以清楚地看到我國(guó)臨終關(guān)懷現(xiàn)狀的梯度分布。94.12%的受訪(fǎng)者了解臨終關(guān)懷的基本內(nèi)容,但僅僅11.76%的受訪(fǎng)者選擇了全部的正確答案。這種現(xiàn)象表明很多醫(yī)護(hù)工作人員沒(méi)有深入學(xué)習(xí)臨終關(guān)懷相關(guān)知識(shí),因此有必要在醫(yī)護(hù)工作者間開(kāi)展相關(guān)活動(dòng)和培訓(xùn)。本次調(diào)研由于人力財(cái)力有限,調(diào)研團(tuán)隊(duì)采取以網(wǎng)絡(luò)調(diào)研為主、實(shí)地調(diào)研為輔的方式對(duì)實(shí)踐地進(jìn)行調(diào)查研究,最終得到調(diào)研問(wèn)卷743份,我們對(duì)其進(jìn)行認(rèn)真篩選,排除39份無(wú)效問(wèn)卷后,剩余704份作為我們的數(shù)據(jù)分析源數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析需要更多、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)才能避免片面性,團(tuán)隊(duì)將在日后調(diào)研的過(guò)程中逐漸深入,力求獲得較為準(zhǔn)確的臨終關(guān)懷現(xiàn)狀分析。
(工作單位:大連海事大學(xué))
圖1
表1